📍Базы данных сейчас используются почти везде. А спрос на специалистов со знанием баз данных постоянно растет. Знание языка SQL, умение оптимизировать запросы, понимать возможности разных СУБД и правильно подбирать их под проект — навыки, которые пользуются большим спросом на рынке труда.

🔥Освоить эти навыки вы можете на онлайн-курсе «Базы данных» от OTUS. Практикующие преподаватели научат проектировать базы данных и создавать оптимальную структуру их хранения, а также научат различать основные СУБД: PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, Cassandra и т. д.

👉Пройдите вступительный тест и забронируйте место со скидкой у менеджера: https://otus.pw/GfEo/

🖥 Кураторские статьи, статьи и блоги по науке о данных и машинному обучению в производственной среде . https://goo.su/8H9t

🖥 Алгоритм кластеризации K-средних - анимированное объяснение

🖥 Этот #AI автоматически вызывает полицию при обнаружении оружия

🖥 Взлом генераторов случайных чисел с помощью машинного обучения - Часть 1: Часть 2 В этом сообщении блога предлагается подход к взлому генераторов псевдослучайных чисел (ГПСЧ) с использованием машинного обучения. Под взломом здесь мы подразумеваем, что можем предсказать последовательность случайных чисел, используя ранее сгенерированные числа, не зная начального числа.

MLOps: требования к набору инструментов в конвейере машинного обучения В этой статье темы будут вращаться вокруг набора инструментов MLOps. Мы знаем полный жизненный цикл MLOps, мы должны знать, какой набор инструментов и технологий будет помогать нам на каждом этапе жизненного цикла. Это не какая-то одна технология или платформа, это скорее набор технологий, которые систематизированно работают вместе для достижения цели.
Эти темы больше похожи на то, что должны предоставлять все функции платформы MLOps или на что мы должны обращать внимание при выборе платформы MLOps.
Если сжать весь жизненный цикл MLOps, его можно разделить на 3 этапа, то есть сбор данных, моделирование и развертывание. https://goo.su/8OSC

🖥 Шпаргалка по линейной алгебре для машинного обучения Библиотека численных вычислений Python под названием NumPy предоставляет множество функций линейной алгебры, которые могут быть полезны специалистам по машинному обучению.

В этом руководстве вы откроете для себя ключевые функции для работы с векторами и матрицами, которые могут оказаться полезными как специалисту по машинному обучению. https://goo.su/8rDV

🖥 Алгоритмы рекомендаций и системные проекты Airbnb, YouTube, Uber, TikTok, Spotify, Twitter и других технических гигантов. https://goo.su/8RkJ

​Как за несколько часов узнать о новейших решениях, которые позволят вам вывести свою IT-трансформацию на совершенно новый уровень?

Провести 30 ноября на Dell Technologies Forum 2021! Ежегодная конференция, которая объединила опыт профессионалов со всего мира, снова пройдет в онлайн-формате, чтобы у вас была возможность присоединиться и вместе обсудить вопросы трансформации бизнеса и успешной деятельности в цифровую эпоху. От центров обработки данных и облачных хранилищ, до организации цифрового рабочего пространства, в котором можно «работать откуда угодно», и подхода «Всё как услуга» — мероприятие заинтересует руководителей, владельцев бизнесов и специалистов самого разного профиля.

Отметьте 30 ноября в календаре и зарегистрируйтесь для бесплатного участия прямо сейчас, чтобы быть в курсе технологий, которые изменят мир уже завтра. До встречи на Dell Technologies Forum 2021!

🖥 Искусственный интеллект проливает свет на то, как мозг обрабатывает язык
Нейробиологи считают, что внутренняя работа моделей предсказания следующего слова напоминает работу центров обработки языка в мозгу. https://goo.su/8skf

Краткая история #AI

🖥 Бесплатный учебник: курс теории вероятностей, Гарвардский университет (на основе R) https://goo.su/8tbf 🖥7 различий между глубоким обучением и машинным обучением Решения на основе искусственного интеллекта, такие как языковой перевод, распознавание лиц и системы подсказок, стали частью нашей жизни.
Машинное обучение и глубокое обучение - две важные области искусственного интеллекта. Хотя эти два поля отличаются друг от друга, иногда они используются как взаимозаменяемые. В этой статье я расскажу о различиях между этими двумя полями. https://goo.su/8tBi

⚡️Открыта регистрация на конкурсы-сателлиты Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ

ПРО//ЗНАНИЯ — выбор наилучшего решения для автоматического распознавания типа ошибки.

ПРО//ОЦЕНКИ — выбор наилучшего решения для автоматического определения балла ЕГЭ за эссе или сочинение.

ПРО//ФАКТЫ — выбор наилучшего решения для автоматического выявления фактических ошибок в текстовых документах.

💸Призовой фонд для каждого сателлита — 1 000 000 рублей!

🤖Подать заявки можно до 3 декабря на сайте Технологических конкурсов Up Great: https://ai.upgreat.one/satellites/

Конкурсы-сателлиты — это отличная возможность попробовать свои силы для начинающих. А если вы или ваша команда уже работали над проектами по обработке естественного языка (NLP), то для вас проходит основной конкурс Up Great «Про//Чтение». Для участия в нем необходимо зарегистрироваться и пройти квалификацию до 6 ноября.

Удачи!

🖥 Как освоить Python для науки о данных Итак, вы отправляетесь в науку о данных, и все рекомендуют начать с изучения программирования. Вы выбрали Python, и теперь вас парализовало огромное количество учебных ресурсов, имеющихся в вашем распоряжении. Возможно, вы ошеломлены и из-за паралича анализа вы откладываете свои первые шаги в изучении программирования на Python. https://goo.su/8tKd

🖥 Пошаговые инструкции о том, как понять документы Deep Learning и реализовать описанные подходы. Возможность воспроизводить последние научные статьи - чрезвычайно конкурентный навык для Data Scientist. Потому что не так много людей могут это сделать.

Если вы хотите, понимать, что происходит внутри "черного ящика", развивать свои творческие способности или стать первым разработчиком, который привнесет в бизнес последние научные исследования - этот пост для вас. https://goo.su/8tYi 🖥Руководство для начинающих по обучению модели классификации с помощью TensorFlow В этой статье мы рассмотрим все, от сбора данных до подготовки шагов для обучения и оценки модели. Алгоритмы глубокого обучения могут иметь огромное функциональное применение, если им предоставляются качественные данные для сортировки. https://goo.su/8tyk

💥Начните изучать базы данных вместе с OTUS!

▶️Ждем вас на открытом вебинаре, тема - "Миграции данных", 2 ноября в 20:00.
Занятие проведет преподаватель курса «Базы данных» Виктор Коробков. Он имеет опыт работы в IT-индустрии более 15 лет и опыт преподавания более 20 лет.

Что будет на уроке?
✔️ Разберем виды миграции и основные проблемы, возникающие при миграции данных.
✔️ На примере PostgreSQL посмотрим, как можно легко и быстро перейти с одной версии СУБД на другую.
Урок является частью онлайн-курса «Базы данных» и позволяет разработчикам, которые сталкиваются в своей работе с базами данных, протестировать обучение.

📍Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест https://otus.pw/AYBe/

🖥 Оценка модели с корректными правилами выставления оценок: введение без математики Каждому специалисту по анализу данных необходимо оценивать модели или алгоритмы машинного обучения, и я не являюсь исключением. Как человек, который пришел в науку о данных без высшего образования в области статистики или инженерии, мой подход к оценке моделей был небрежным.
Мне нравилось думать о том, как создать модель, а оценка модели часто оставалась на втором плане. Я просто хотел поэкспериментировать со структурой модели или опробовать различные методы и подходы к моим данным. Однако, как я понял, оценка модели - это важный шаг в выборе надежной модели, особенно если она будет использоваться на практике.

Так как же правильно оценивать модели?
https://goo.su/8ucL

🖥 Создание приложения для настольной игры с помощью TensorFlow на основе машинного обучения В этом комплексном руководстве мы покажем вам, как использовать ядро TensorFlow, агенты TensorFlow и TensorFlow Lite для создания игрового агента, который будет играть против человека-пользователя в небольшом приложении для настольной игры. Конечным результатом является эталонное приложение для Android, которое выглядит, как показано выше, и мы открыли исходный код всего кода в репозитории tensorflow/examples Ссылка на статью https://goo.su/8Uzz

Валентин Малых, эксперт конкурса ПРО//ЧТЕНИЕ, старший научный сотрудник в Huawei Noah's Ark lab, к.т.н.:

«В статье ученые обнаружили, что современные языковые модели (ЯМ), такие как GPT-3, с хорошим качеством могут предсказать активацию определенных зон мозга при чтении или прослушивании текстов. Этот результат можно интерпретировать, как то, что современные ЯМ уже сейчас во многом напоминают в своей работе работу нашего мозга, который занимается обработкой речи. Этот результат позволяет осторожно предположить, что ЯМ в недалеком будущем смогут качественно поддерживать диалог, то есть понимать, что человек хочет без большого количества уточняющих вопросов и вести в целом адекватный диалог. Пока же мы предлагаем вам применить эти ЯМ и их умение работать с текстами к задачам, которые сейчас под силу только человеку — к проверке школьных сочинений. Учитель, читая сочинение и отмечая ошибки, активно задействует зоны своего мозга, связанные с речью. Давайте вместе посмотрим, смогут ли языковые модели воспроизвести труд учителя. Может быть, в недалеком будущем, они смогут снять с учителей часть нагрузки. Попробуем приблизить будущее вместе!»

Подробнее о конкурсе ПРО//ЧТЕНИЕ.

🖥 Google представляет Pathways: архитектуру искусственного интеллекта нового поколения Слишком часто системы машинного обучения чрезмерно специализируются на отдельных задачах, тогда как они могут преуспеть во многих. Вот почему мы создаем Pathways - новую архитектуру искусственного интеллекта, которая будет обрабатывать множество задач одновременно, быстро изучать новые задачи и отражать лучшее понимание мира. https://cutt.ly/URCPkU7